(57)【要約】【課題】  カメラの内部パラメータ及び外部パラメータを必要とすることなく、カメラ画像を、カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に高精度で変換し得る画像変換方法及び装置を提供する。【解決手段】  カメラＣＭの視界内の３次元空間に包含される第１の平面Ｓ１と、カメラＣＭを介して入力した画像に対応する第２の平面Ｓ２に共通して包含される少なくとも４点の対応関係に基づき、第１の平面Ｓ１と第２の平面Ｓ２との間のホモグラフィを演算する。このホモグラフィによって、カメラ画像を、カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換する。【選択図】        図１
2006146760.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元空間を２次元画像に投影するカメラを介して入力したカメラ画像を他の画像に変換する画像変換方法において、前記カメラの視界内の３次元空間に包含される第１の平面と、前記カメラを介して入力した画像に対応する第２の平面に共通して包含される少なくとも４点の対応関係に基づき、前記第１の平面と前記第２の平面との間のホモグラフィを演算し、該ホモグラフィによって、前記カメラ画像を、前記カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換することを特徴とする画像変換方法。
【請求項２】
３次元空間を２次元画像に投影するカメラを備え、該カメラを介して入力したカメラ画像を他の画像に変換する画像変換装置において、前記カメラの視界内の３次元空間に包含される第１の平面と、前記カメラを介して入力した画像に対応する第２の平面に共通して包含される少なくとも４点の対応関係に基づき、前記第１の平面と前記第２の平面との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段と、該ホモグラフィ演算手段が演算したホモグラフィによって、前記カメラ画像を、前記カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換する変換手段を供えたことを特徴とする画像変換装置。
【請求項３】
前記カメラ、前記ホモグラフィ演算手段及び前記変換手段を車両に搭載すると共に、前記所定の画像を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像変換装置。
【請求項４】
前記表示手段は、前記カメラ画像の幾何学的形状を変更して表示するように構成したことを特徴とする請求項３記載の画像変換装置。
【請求項５】
前記変換手段は、前記カメラ画像を、前記カメラの視界内の３次元空間に対し前記カメラの視点とは異なる視点から見た画像に変換し、該画像を前記表示手段が表示するように構成したことを特徴とする請求項３記載の画像変換装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像変換方法及び画像変換装置に関し、特に、３次元空間を２次元画像に投影するカメラを介して入力したカメラ画像を他の画像に変換する画像変換方法及び画像変換装置に係る。
【背景技術】
【０００２】
従来、３次元空間を２次元画像に投影するカメラを介して入力したカメラ画像を他の画像に変換する方法に関しては、種々の提案がされており、例えば、非特許文献１には、カメラの内部パラメータと外部パラメータのそれぞれを用いて、２次元画像面と３次元空間の間の変換関係を計算する方法が開示されている。同様に、非特許文献２にも、カメラの内部パラメータと外部パラメータのそれぞれの値を校正する方法が開示されている。また、特許文献１においては、車両周辺画像処理装置に関し、画像面と路面との投影関係が開示されている。
【０００３】
尚、下記の非特許文献３乃至５には、本発明の基礎となる画像処理技術等の技術情報が開示されているが、これらについては、本発明の実施形態の説明の一環として後述する。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−８７１６０号公報
【非特許文献１】Sundaram Ganapathy著「DECOMPOSITION OF TRANSFORMATION MATRICES FOR ROBOT VISION」、IEEE Conference Robotics、 1984年発行
【非特許文献２】Roger Y. Tsai著「An Efficient and Accurate Camera Calibration Technique for 3D Machine Vision」、Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern  Recognition、Miami Beach, FL, 1986年発行、364頁乃至374頁
【非特許文献３】佐藤淳著「コンピュータビジョン」、コロナ社、２００１年１０月１０日初版第３刷発行、１１頁乃至４１頁
【非特許文献４】Andrew Zisserman著「Geometric Framework for Vision I: Single View and Two-View Geometry」、[online]、１９９７年４月１６日、［２００４年９月３日検索］、Robotics Research Group. University of Oxford.、インターネット<URL:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/EPSRC_SSAZ/epsrc_ssaz.html>
【非特許文献５】Richard Hartley及びAndrew Zisserman著「Multiple View  Geometry in Computer Vision」、Cambridge University Press. 2000年8月発行、11頁乃至16頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前掲の非特許文献１に記載の方法を用いるためには、カメラの全パラメータを決定する必要があり、例えば車両に搭載されたカメラを対象とする場合には、それぞれのパラメータの持つ公差のために、高精度な投影変換が困難である。また、非特許文献２においても、２次元画像面と３次元空間の間の変換関係を計算するために、カメラの内部パラメータと外部パラメータのそれぞれを用いることを前提としており、やはり、車両に搭載されたカメラを扱う場合には、それぞれのパラメータの持つ公差のために、高精度な投影変換が困難である。
【０００６】
また、前掲の特許文献１においても、２次元画像面と３次元空間の間の変換関係を計算するために、カメラの内部パラメータと外部パラメータのそれぞれを用いることを前提としており、車両に搭載されたカメラを扱う場合、それぞれのパラメータの持つ公差のために、高精度な投影変換が困難である。この問題は画像面と３次元路面との間の座標変換関係において、カメラの内部パラメータと外部パラメータが何らかの校正方法により既知であるということを前提としていることに起因している。
【０００７】
そこで、本発明は、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータを必要とすることなく、カメラ画像を、カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に高精度で変換し得る画像変換方法を提供することを課題とする。
【０００８】
また、本発明は、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータを必要とすることなく、カメラ画像を、上記所定の画像に高精度で変換し得る画像変換装置を提供し、更に、前記カメラを車両に搭載し、変換後の画像を容易に表示し得る画像変換装置を提供することを別の課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を達成するため、本発明は、請求項１に記載のように、３次元空間を２次元画像に投影するカメラを介して入力したカメラ画像を他の画像に変換する画像変換方法において、前記カメラの視界内の３次元空間に包含される第１の平面と、前記カメラを介して入力した画像に対応する第２の平面に共通して包含される少なくとも４点の対応関係に基づき、前記第１の平面と前記第２の平面との間のホモグラフィを演算し、該ホモグラフィによって、前記カメラ画像を、前記カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換することとしたものである。
【００１０】
また、本発明の画像変換装置は、請求項２に記載のように、３次元空間を２次元画像に投影するカメラを備え、該カメラを介して入力したカメラ画像を他の画像に変換する画像変換装置において、前記カメラの視界内の３次元空間に包含される第１の平面と、前記カメラを介して入力した画像に対応する第２の平面に共通して包含される少なくとも４点の対応関係に基づき、前記第１の平面と前記第２の平面との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段と、該ホモグラフィ演算手段が演算したホモグラフィによって、前記カメラ画像を、前記カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換する変換手段を供えることとしたものである。
【００１１】
更に、本発明の画像変換装置は、請求項３に記載のように、前記カメラ、前記ホモグラフィ演算手段及び前記変換手段を車両に搭載すると共に、前記所定の画像を表示する表示手段を備えたものとすることができる。この場合において、前記表示手段は、請求項４に記載のように、前記カメラ画像の幾何学的形状を変更して表示するように構成することができる。
【００１２】
また、前記変換手段は、請求項５に記載のように、前記カメラ画像を、前記カメラの視界内の３次元空間に対し前記カメラの視点とは異なる視点から見た画像に変換し、該画像を前記表示手段が表示するように構成することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は上述のように構成されているので以下の効果を奏する。即ち、請求項１に記載の画像変換方法においては、カメラの視界内の３次元空間に包含される第１の平面と、カメラを介して入力した画像に対応する第２の平面に共通して包含される少なくとも４点の対応関係に基づき、第１の平面と第２の平面との間のホモグラフィを演算し、このホモグラフィによって、カメラ画像を、カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換することとしているので、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータが何れも未知であっても、カメラ画像中の４点を、元の３次元空間における平面上の４点として高精度で復元することができる。
【００１４】
また、本発明の画像変換装置によれば、前記ホモグラフィ演算手段が演算したホモグラフィによって、カメラ画像を、カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換することとしているので、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータが何れも未知であっても、カメラ画像中の４点を、元の３次元空間における平面上の４点として適切に復元することができる。この場合において、カメラの焦点距離や原点位置等のカメラの内部パラメータは未知でよく、しかも、３次元空間中のカメラの位置及び姿勢の情報であるカメラの外部パラメータも未知でよいので、カメラの設置及び装着条件が緩和される。
【００１５】
また、請求項３に記載のように構成し、車両に搭載したものとすることができ、この場合にも、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータが何れも未知であっても、表示画像中の４点を、元の３次元空間における平面上の４点として適切に復元することができる。
【００１６】
更に、請求項４及び請求項５に記載のように構成すれば、例えば、車両周辺の状況を把握するための画像表示システム、走路を認識するシステム、障害物を検出するシステム等に有効に適用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
上記の構成になる本発明の画像変換方法の具体的一態様について、以下に図面を参照して説明する。最初に、本発明が前提とするカメラ技術について図８乃至１１を参照して説明した後、図１及び図２を参照して本発明の実施形態を説明する。先ず、カメラ座標系を図８に示すように定義する。即ち、非特許文献３で説明されているように、カメラの光学中心Ｃを座標原点とし、３次元座標のＸ軸とＹ軸を、それぞれ画像面上のｘ軸およびｙ軸に平行にとり、Ｚ軸を光軸ｌ0に対し平行にとっている。光学中心Ｃから画像面πに垂直に引いた直線ｌ0を「光軸」と言い、光軸と画像面との交点ｘCを「画像中心」と言う。
【００１８】
図８において、３次元空間中で（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標を持つ点Ｘ＝［Ｘ，Ｙ，Ｚ］Tが、２次元画像上で（ｘ，ｙ）の位置の点ｘ＝［ｘ，ｙ］Tに投影される。尚、大文字のＸ等は３次元を表し、小文字のｘ等は２次元を表す。また、「T」は転置行列を意味する。焦点距離をｆ＝１とすれば、図８の２次元画像上の点を３次元空間中の点と考えると、その位置は（ｘ，ｙ，１）である。図８から明らかなように、このカメラによる投影では、２次元画像上の点のｘとｆの比が３次元空間中の点のＸとＺの比に等しく、またｙとｆの比がＹとＺの比に等しい。従って、３次元空間中の点とその投影像との間には、下記［数１］式の関係が成り立ち、このような投影を「透視投影」と言う。
【００１９】
【数１】
2006146760.tif 000003
【００２０】
上記［数１］式の透視投影は、斉次座標を用いて下記［数２］式のように、行列演算の形で表すことができる。
【００２１】
【数２】
2006146760.tif 000004
【００２２】
［数２］式においてλは任意の実数であり、［数２］式は［数１］式と同じ投影を表している。尚、［数２］式は下記［数３］式のように簡単化して表す。
【００２３】
【数３】
2006146760.tif 000005
【００２４】
上記［数３］式において、Ｐｆは下記［数４］のとおりである。
【００２５】
【数４】
2006146760.tif 000006
【００２６】
ところで、コンピュータ上で扱う画像データは、その原点をどこにとるか、画素座標値としての細分方法や縦横比は、設計により変わるものである。即ち、コンピュータ上で扱う画像データは物理的な大きさや位置とは無関係な画素単位の画像座標に基づいている。従って、実際のカメラをモデル化する場合には、物理的座標ｘから画像座標ｍに変換する必要がある。この変換は原点位置合わせのための平行移動、縦横のスケール変換及び焦点距離に応じたスケール変換を組み合わせたものであり、次のように表される。
【００２７】
【数５】
2006146760.tif 000007
【００２８】
ここで、上記［数５］式の前段は［ｍ1，ｍ2，ｍ3］Tで表され、画像座標ｍ＝［ｕ，ｖ］Tの斉次座標であって、下記［数６］式の同値関係が成り立つように設定する。即ち、ｕ＝ｍ1/ｍ3，ｖ＝ｍ2/ｍ3である。
【００２９】
【数６】
2006146760.tif 000008
【００３０】
また、Ａは物理的座標ｘを画像座標ｍに変換する行列であり、焦点距離ｆ、画像中心の座標（ｕ0，ｖ0）、ｕ及びｖ方向のスケール・ファクターｋu，ｋv、及び、せん断係数ｋsによって下記［数７］のように表される。尚、この「せん断係数」は、平行性は保つが直角性は保たないような変形(せん断変形) を発生させる係数である。
【００３１】
【数７】
2006146760.tif 000009
【００３２】
上記［数３］及び［数５］により、３次元空間中の点Ｘは、２次元画像上の画素ｍに対し下記［数８］のように投影される。ここで、Ａは「カメラ校正行列」と言い、更に詳細には、上記［数７］から明らかなように、カメラの内部パラメータによって構成される行列であるので、「カメラの内部パラメータ行列」と呼ぶ。
【００３３】
【数８】
2006146760.tif 000010
【００３４】
次に、複数のカメラ間の関係や、同一のカメラであっても複数の位置に移動することを考慮し、あるいは、そのカメラと対象物との関係を考慮する際には、基準となる座標系を設定するとよい。この場合に、図９に示すように、考慮されるカメラの数や位置、対象物に対して共通に決められた座標が、「ワールド座標」と定義される。このワールド座標（Ｘwとする）からカメラ座標Ｘへは、３次元の回転Ｒ及び並進Ｔによって下記［数９］式のように変換される。
【００３５】
【数９】
2006146760.tif 000011
【００３６】
３次元の回転Ｒ及び並進Ｔは、夫々、Ｘ軸回り、Ｙ軸回り、Ｚ軸回りの回転θx，θy，θz及びＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向の並進ＴX，ＴY，ＴZより成り、夫々、下記［数１０］及び［数１１］のように表される。
【００３７】
【数１０】
2006146760.tif 000012
【数１１】
2006146760.tif 000013
【００３８】
前掲の［数９］式は、斉次座標を用いれば下記［数１２］式のように表すことができる。
【００３９】
【数１２】
2006146760.tif 000014
【００４０】
ここで、Ｍは回転Ｒと並進Ｔを組み合わせた４×４行列であり、下記［数１３］のとおりである。つまり、Ｍはワールド座標に対する姿勢（回転）及び位置（並進）によって決まる行列である。そして、これらの回転及び並進は「カメラの外部パラメータ」と言い、前述のＡを「カメラの内部パラメータ行列」と呼ぶのに対し、Ｍを「カメラの外部パラメータ行列」と呼ぶ。
【００４１】
【数１３】
2006146760.tif 000015
【００４２】
上記［数８］及び［数１２］により、ワールド座標系における３次元空間の点Ｘは２次元画像上の点ｍに次のように投影される。
【００４３】
【数１４】
2006146760.tif 000016
【００４４】
上記［数１４］式において、Ｐは下記［数１５］で表される３×４行列である。尚、［数１４］式においては、ワールド座標ＸwがＸで置き直されているが、以後、ワールド座標とカメラ座標に対して記号を区別することなく、ともにＸで表すこととする。
【００４５】
【数１５】
2006146760.tif 000017
【００４６】
而して、上記［数１４］式で表されるカメラモデルを「透視カメラモデル」と言う。また、Ｐは「透視カメラ行列」と呼び、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータによって構成される。従って、Ｐが求まれば、これをＡ、Ｒ、Ｔに分解することができる。そして、Ａ、Ｒ、Ｔが共に既知、即ちＰが既知である場合には、そのカメラは「校正済みである」といい、これらが未知の場合には「カメラが未校正である」という。従って、Ａ、Ｒ、Ｔを求めることを「カメラの校正」と呼ぶ。
【００４７】
上記の「透視カメラモデル」では、カメラ行列ＰがＡ、Ｒ、Ｔで構成されているが、カメラ行列Ｐを３×４行列で一般化して表すと、下記［数１６］のようになる。
【００４８】
【数１６】
2006146760.tif 000018
【００４９】
上記のＰpは下記［数１７］のような３×４行列である。このように一般化された３×４行列で表されたカメラモデルを「射影カメラモデル」と言い、Ｐpを「射影カメラ行列」と呼ぶ。
【００５０】
【数１７】
2006146760.tif 000019
【００５１】
上記［数１７］に示すように、Ｐpは３×４行列でその要素の数は１２個である。しかし、上記［数１６］式は斉次座標で表されており、Ｐpを定数倍しても全く同じカメラモデルを表すことになるため、その自由度は１２ではなく１１である。而して、「透視カメラ」は、このような「射影カメラ」によって一般化することができる。
【００５２】
次に、図１０に示すように、ワールド座標をＺ＝０の平面に限定すると、上記の３×４行列を、下記［数１８］式のように３×３行列に簡単化することができるが、この３×３行列は一般的な「平面射影変換」（ホモグラフィ）を表す。
【００５３】
【数１８】
2006146760.tif 000020
【００５４】
ここで、図１１に示すような２つの平面πと平面Πを考えたときに、夫々の平面上の点ｘとｘ'との関係は、下記［数１９］式のように表すことができる。
【００５５】
【数１９】
2006146760.tif 000021
【００５６】
あるいは、３×３の正則行列（但し、行列式は０ではない）を用いて、下記［数２０］のように表すこともでき、このＨをホモグラフィと言う。
【００５７】
【数２０】
2006146760.tif 000022
【００５８】
そして、上記の［数２０］は下記［数２１］式のように表すこともできる。
【００５９】
【数２１】
2006146760.tif 000023
【００６０】
更に、ホモグラフィＨの要素において、各平面で対応する点に対し下記の［数２２］及び［数２３］の２つの線形方程式が得られる。これは、平面上の任意の４点は他の平面上の４点に射影的に変換可能であることを表している。
【００６１】
【数２２】
2006146760.tif 000024
【数２３】
2006146760.tif 000025
【００６２】
上記の関係を整理すると、透視カメラモデルでは図１２のように複数の変換を重ねることになるが、射影カメラモデルでは図１３のように簡単な計算で変換される。尚、図１２及び図１３における「Ｄ」は、画像の歪に対して補正処理を行うための歪曲補正係数である。
【００６３】
本発明は、上記のようにホモグラフィを用いて画像変換を行うもので、その一実施形態を図１に示す。図１におけるカメラＣＭとしては、３次元空間を２次元画像に投影するカメラであれば、どのような態様であってもよい。この実施形態においては、カメラＣＭの視界内の３次元空間に包含される第１の平面Ｓ１と、カメラＣＭを介して入力した画像に対応する第２の平面Ｓ２に共通して包含される少なくとも４点の対応関係に基づき、第１の平面Ｓ１と第２の平面Ｓ２との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段ＨＭと、このホモグラフィ演算手段ＨＭが演算したホモグラフィによって、カメラ画像を、カメラの視界内の３次元空間に応じて所定の画像に変換する変換手段ＣＶを具備している。
【００６４】
本発明のカメラ等は移動体に搭載してもよく、図２に示すように、図１の装置を車両ＶＨに搭載すると共に、上記所定の画像を表示する表示手段ＤＳを備えたものとすることができる。この表示手段ＤＳは、カメラ画像の幾何学的形状を変更して表示するように構成することができる。また、変換手段ＣＶにおいては、カメラ画像を、カメラの視界内の３次元空間に対しカメラの視点とは異なる視点から見た画像に変換し、この画像を表示手段ＤＳが表示するように構成することもできる。
【００６５】
而して、上記の画像変換装置を、例えば、車両周辺の状況を把握するための画像表示システム、走路を認識するシステム、障害物を検出するシステム等に適用することができ、その一例として駐車支援装置に適用した具体的構成例を図３に示す。本実施形態においては、図示しない車両の後方に、カメラＣＭ（例えばＣＣＤカメラ）が装着されており、路面を含む車両後方の視界が連続して撮像される。カメラＣＭの映像信号は、ビデオ入力バッファ回路ＶＢ、同期分離回路ＳＹを経てＡ／Ｄ変換されフレームメモリＦＭに格納される。このフレームメモリＦＭに格納された画像データは、画像処理部ＶＣで処理される。画像処理部ＶＣは、画像データ制御部ＶＰ、歪曲補正部ＣＰ、特徴点検出部ＳＰ、座標変換部ＫＰ、及び認識処理部ＬＰで構成されている。
【００６６】
画像処理部ＶＣにおいては、フレームメモリＦＭ内の画像データから、画像データ制御部ＶＰでアドレス指定されたデータが呼び出されて歪曲補正部ＣＰに送られ、ここで歪曲補正処理が行われる。例えば、図４に示すように、カメラＣＭによる画像が歪曲した画像となっている場合には、歪曲補正部ＣＰにて補正処理が行われ、図５の上側に示す画像とされる（従って、図５の上下の点描部分はカメラ画像ではない）。このように歪曲補正された画像上において、特徴点検出部ＣＰにて駐車区画の四隅の４点が検出される。
【００６７】
そして、図３の座標変換部ＫＰにおいては、予め校正されたホモグラフィのパラメータによって、カメラ画像が、上空から見た画像に変換される。即ち、図５の上側に示すように図４の画像が歪曲補正された画像から、駐車区画の四隅の４点が検出され、それらの４点が元の駐車区画の形状に一致するように、前述のホモグラフィＨによる変換が行われると、図５の下側に示すように、上空から見た画像に変換され、元の長方形の駐車区画として復元される。而して、図５に示す態様は、カメラＣＭの視界内の３次元空間に対しカメラＣＭの視点とは異なる視点から見た画像に変換して表示するように構成されたものである。尚、認識処理部ＬＰにて駐車区画が認識され、描画部ＤＰ及び表示コントローラＤＣを介して画像信号が出力されるが、これらの処理は本発明に直接関係するものではないので、詳細な説明は省略する。
【００６８】
一方、上記の画像変換装置を走路認識システムに適用し、走路の白線認識に用いる場合には、カメラ画像からエッジ点を検出し、それを路面座標に当てはめて走路の境界線として検出することができる。この場合には、路面座標に投影するときに、前述のホモグラフィＨによる画像変換を適用することができる。
【００６９】
次に、前述のホモグラフィＨにより画像変換を行った別の実験例を説明する。図６及び図７は他の実験例を図示したもので、既知のサイズの正方形の集合で作られた市松模様のパターンを撮影し、図６のカメラ画像に対して歪曲補正を行った後に、射影変換を行ったものである。図７においても、元は長方形であった４点が、図７の下側に示すように、長方形として復元されている。
【００７０】
以上のように、内部パラメータは未知であり（画像の歪曲は補正されているとし）、３次元空間における平面上の配置が既知である任意の４点と、夫々に対応する画像中の４点の対応づけを、前述のホモグラフィＨによって行うことにより、カメラの外部パラメータが未知であっても、画像中の４点を、元の３次元空間における平面上の４点として復元することができる。この場合において、カメラの設置及び装着状態、例えば、カメラの高さやチルト角等の３次元空間中のカメラの位置及び姿勢の情報であるカメラの外部パラメータＲとＴは必要とせず、これらは未知でよいので、カメラの設置及び装着条件が緩和されると共に、２次元画像と３次元空間内の平面との間の変換精度が向上する。
【００７１】
特に、２画像間の４点の変換関係をホモグラフィＨによって求めることとしているので、カメラの焦点距離や原点位置等のカメラの内部パラメータは未知でよく、しかも、カメラが搭載されている高さや角度等のカメラの外部パラメータも未知でよいので、高精度な変換を簡単な方法で実現することができ、射影カメラモデルを用いることによって演算を簡略化することができる。尚、本発明は、上記のような車両等の移動体に搭載される装置に限定されるものではなく、カメラ画像を用いる種々の装置に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像変換装置の主要構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の他の実施形態に係る画像変換装置の主要構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の画像変換装置を車両の駐車支援装置に適用した一実施形態を示すブロック図である。
【図４】本発明の画像変換装置を車両の駐車支援装置に適用した一実施形態において、カメラ画像が歪曲している状況を示す画像の正面図である。
【図５】本発明の画像変換装置を車両の駐車支援装置に適用した一実施形態において、カメラ画像が上空から見た画像に変換され、駐車区画が検出される状況を示す画像の正面図である。
【図６】本発明の画像変換装置を一般的なカメラ画像に適用した一実施形態として、市松模様のパターンを撮影した画像が歪曲している状況を示す画像の正面図である。
【図７】本発明の画像変換装置を一般的なカメラ画像に適用した一実施形態として、図６の画像に対して歪曲補正を行った後に、射影変換を行った状況を示す画像の正面図である。
【図８】一般的なカメラ技術における透視投影を示す説明図である。
【図９】一般的なカメラ技術におけるカメラ座標とワールド座標の関係を示す説明図である。
【図１０】一般的なカメラ技術における平面射影変換を示す説明図である。
【図１１】一般的なカメラ技術における２つの平面π及び平面Πの平面上の点の関係を示す説明図である。
【図１２】透視カメラモデルと、それによる変換の関係を示す説明図である。
【図１３】射影カメラモデルと、それによる変換の関係を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７３】
ＣＭ  カメラ
ＨＭ  ホモグラフィ演算手段
ＣＶ  変換手段
ＤＳ  表示手段
ＶＢ  ビデオ入力バッファ回路
ＳＹ  同期分離回路
ＦＭ  フレームメモリ
ＶＣ  画像処理部
【図１】
2006146760.tif 000026
【図２】
2006146760.tif 000027
【図３】
2006146760.tif 000028
【図４】
2006146760.tif 000029
【図５】
2006146760.tif 000030
【図６】
2006146760.tif 000031
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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